如果你也在 怎样代写统计与机器学习Statistical and Machine Learning这个学科遇到相关的难题，请随时右上角联系我们的24/7代写客服。

统计学的目的是在样本的基础上对人群进行推断。机器学习被用来通过在数据中寻找模式来进行可重复的预测。

assignmentutor-lab™ 为您的留学生涯保驾护航 在代写统计与机器学习Statistical and Machine Learning方面已经树立了自己的口碑, 保证靠谱, 高质且原创的统计Statistics代写服务。我们的专家在代写统计与机器学习Statistical and Machine Learning方面经验极为丰富，各种代写机器学习Statistical and Machine Learning相关的作业也就用不着说。

我们提供的统计与机器学习Statistical and Machine Learning及其相关学科的代写，服务范围广, 其中包括但不限于:

• Statistical Inference 统计推断
• Statistical Computing 统计计算
• Advanced Probability Theory 高等楖率论
• Advanced Mathematical Statistics 高等数理统计学
• (Generalized) Linear Models 广义线性模型
• Statistical Machine Learning 统计机器学习
• Longitudinal Data Analysis 纵向数据分析
• Foundations of Data Science 数据科学基础

统计代写|统计与机器学习作业代写Statistical and Machine Learning代考|Event-based Sampling

In many business situations, the target that we are trying to model is rare. For example, the churn rate for a telecommunications company might range from $2 \%$ to $5 \%$. One common strategy for predicting rare events is to build a model on a sample consisting of all the events and then merge to a sample of the nonevents. The values of some business targets might not relate to the event of interest or to the business goal. For example, the rare event could be a churn event, when the customer decides to quit the company or the product or service. The nonevent is when the customer does not make churn, and when the customer is still in the company, consuming and using some of the products and services. The new sample might have a $50 \%$ event rate instead of the original $2 \%$ to $5 \%$ event rate.
The advantage of event-based sampling is that data scientists can obtain, on average, a model of similar predictive power with a smaller overall case count. This sampling strategy works because the amount of information in a data set with a categorical outcome is determined not by the total number of observations in the data set, but by the number of observations in the rarest outcome category, which is usually the number of events. This sampling approach allows the model to capture both relationships between the inputs and the event of interest and the inputs and the nonevent. If you have in the training data set just nonevents, or at least a vast majority of them, the model tends to easily capture just the relationship of the inputs and the nonevent. Even if the model predicts there is no churn, the model will be correct $99 \%$ of the time. This $99 \%$ classification rate for this model is a very good classification rate, but the company will miss all the events. The overall model performance will be good, but the company will miss the opportunity to retain possible churners.

统计代写|统计与机器学习作业代写Statistical and Machine Learning代考|Partitioning

Analytical models tend to learn very fast and efficiently capture the relationship between the input variables and target. The problem is they can learn too much. The models can capture almost perfectly the correlation between the inputs and the target, but just for the time frame that it has been trained. As the data changes over time, the model should generalize as much as possible to account for the variability of the data in different time frames. When the model has high predictive accuracy for the trained period but not for future data, it is said that the model overfits the data.

The simplest strategy for correcting overfitting is to isolate a portion of the data for assessment or validation. The model is fit to one part of the data, called the training data set, and the performance is evaluated on another part of the data, called the validation data set. When the validation data are used for comparing, selecting, and modifying models, and the chosen model is assessed on the same data that was used for comparison, then the overfitting principle still applies. In this situation, a test data set should be used for a final assessment.
In situations where there is a time component, the test data set could be gathered from a different time. This would generalize the model even more, as the model should be deployed in production in a different time frame anyway. That means a model is trained based on past events where the target is known. Then once the best model is selected, it will be deployed in production to predict the events in future data, where the target is unknown. The model needs to generalize well to new data to account for variability in the data over time. When a test is made by using data varying in time, it helps the data scientist select the most accurate model but also the one that generalizes best. For example, a model that is fit on data that is gathered from January to June might not generalize well to data that was gathered from July to December. This also raises a problem that there is no model that lasts forever. In some point in time, the model performance will decay especially if the data changes over time. As customers change their behavior, the data used to describe that behavior will change and the model trained and deployed using past data will no longer accurately predict future events.

统计与机器学习代考

统计代写|统计与机器学习作业代写Statistical and Machine Learning代考|Event-based Sampling

.

在许多商业情况下，我们试图建模的目标是罕见的。例如，电信公司的流失率可能在$2 \%$到$5 \%$之间。预测罕见事件的一种常见策略是在包含所有事件的样本上构建模型，然后合并到非事件的样本上。一些业务目标的值可能与感兴趣的事件或业务目标无关。例如，罕见的事件可能是流失事件，当客户决定退出公司或产品或服务。非事件是指当客户不再流失，并且客户仍然在公司中，消费和使用一些产品和服务时。新的示例可能有$50 \%$事件率，而不是原来的$2 \%$到$5 \%$事件率。基于事件的抽样的优点是，数据科学家平均可以获得一个具有类似预测能力的模型，但总体病例数更小。这种抽样策略之所以有效，是因为具有分类结果的数据集中的信息量不是由数据集中的观察总数决定的，而是由最罕见结果类别中的观察数决定的，这通常是事件的数量。这种抽样方法允许模型捕获输入和感兴趣的事件之间的关系以及输入和非事件之间的关系。如果训练数据集中只有非事件数据，或者至少有绝大多数非事件数据，那么模型往往只容易捕获输入和非事件数据之间的关系。即使模型预测没有变动，该模型也会在$99 \%$次是正确的。这个$99 \%$分类率对于这个型号来说是一个非常好的分类率，但是公司会错过所有的活动。该模型的整体性能将会很好，但公司将失去留住可能的顾客的机会

统计代写|统计与机器学习作业代写Statistical and Machine Learning代考|Partitioning

.

分析模型往往学习非常迅速和有效地捕获输入变量和目标之间的关系。问题是他们能学到太多东西。这些模型几乎可以完美地捕捉到输入和目标之间的相关性，但只适用于训练过的时间框架。由于数据随着时间的推移而变化，模型应该尽可能地进行泛化，以考虑到不同时间范围内数据的可变性。当模型对训练期有较高的预测精度，但对未来数据没有预测精度时，称为模型对数据过拟合

纠正过拟合的最简单策略是分离出一部分数据进行评估或验证。模型适合于一部分数据(称为训练数据集)，而性能则在另一部分数据(称为验证数据集)上进行评估。当验证数据用于比较、选择和修改模型，并且所选择的模型是在用于比较的相同数据上进行评估时，则过拟合原则仍然适用。在这种情况下，测试数据集应该用于最终的评估。在有时间成分的情况下，测试数据集可以从不同的时间收集。这将进一步推广模型，因为模型应该在不同的时间框架内部署到生产中。这意味着模型是根据已知目标的过去事件进行训练的。然后，一旦选择了最佳模型，它将部署到生产中，以预测未来数据中的事件，其中目标是未知的。该模型需要很好地推广到新数据，以考虑数据随时间的变化。当使用随时间变化的数据进行测试时，它可以帮助数据科学家选择最准确的模型，同时也可以选择最能概括的模型。例如，适用于1月至6月收集的数据的模型可能不能很好地推广到7月至12月收集的数据。这也带来了一个问题，没有一种模式是永恒的。在某个时间点上，模型性能将会衰减，特别是当数据随时间变化时。当客户改变他们的行为时，用来描述这种行为的数据将会改变，使用过去数据训练和部署的模型将不再准确预测未来的事件

统计代写请认准statistics-lab™. statistics-lab™为您的留学生涯保驾护航。

金融工程代写

金融工程是使用数学技术来解决金融问题。金融工程使用计算机科学、统计学、经济学和应用数学领域的工具和知识来解决当前的金融问题，以及设计新的和创新的金融产品。

非参数统计代写

非参数统计指的是一种统计方法，其中不假设数据来自于由少数参数决定的规定模型；这种模型的例子包括正态分布模型和线性回归模型。

广义线性模型代考

广义线性模型（GLM）归属统计学领域，是一种应用灵活的线性回归模型。该模型允许因变量的偏差分布有除了正态分布之外的其它分布。

术语 广义线性模型（GLM）通常是指给定连续和/或分类预测因素的连续响应变量的常规线性回归模型。它包括多元线性回归，以及方差分析和方差分析（仅含固定效应）。

有限元方法代写

有限元方法（FEM）是一种流行的方法，用于数值解决工程和数学建模中出现的微分方程。典型的问题领域包括结构分析、传热、流体流动、质量运输和电磁势等传统领域。

有限元是一种通用的数值方法，用于解决两个或三个空间变量的偏微分方程（即一些边界值问题）。为了解决一个问题，有限元将一个大系统细分为更小、更简单的部分，称为有限元。这是通过在空间维度上的特定空间离散化来实现的，它是通过构建对象的网格来实现的：用于求解的数值域，它有有限数量的点。边界值问题的有限元方法表述最终导致一个代数方程组。该方法在域上对未知函数进行逼近。[1] 然后将模拟这些有限元的简单方程组合成一个更大的方程系统，以模拟整个问题。然后，有限元通过变化微积分使相关的误差函数最小化来逼近一个解决方案。

assignmentutor™作为专业的留学生服务机构，多年来已为美国、英国、加拿大、澳洲等留学热门地的学生提供专业的学术服务，包括但不限于Essay代写，Assignment代写，Dissertation代写，Report代写，小组作业代写，Proposal代写，Paper代写，Presentation代写，计算机作业代写，论文修改和润色，网课代做，exam代考等等。写作范围涵盖高中，本科，研究生等海外留学全阶段，辐射金融，经济学，会计学，审计学，管理学等全球99%专业科目。写作团队既有专业英语母语作者，也有海外名校硕博留学生，每位写作老师都拥有过硬的语言能力，专业的学科背景和学术写作经验。我们承诺100%原创，100%专业，100%准时，100%满意。

随机分析代写

随机微积分是数学的一个分支，对随机过程进行操作。它允许为随机过程的积分定义一个关于随机过程的一致的积分理论。这个领域是由日本数学家伊藤清在第二次世界大战期间创建并开始的。

时间序列分析代写

随机过程，是依赖于参数的一组随机变量的全体，参数通常是时间。 随机变量是随机现象的数量表现，其时间序列是一组按照时间发生先后顺序进行排列的数据点序列。通常一组时间序列的时间间隔为一恒定值（如1秒，5分钟，12小时，7天，1年），因此时间序列可以作为离散时间数据进行分析处理。研究时间序列数据的意义在于现实中，往往需要研究某个事物其随时间发展变化的规律。这就需要通过研究该事物过去发展的历史记录，以得到其自身发展的规律。

回归分析代写

多元回归分析渐进（Multiple Regression Analysis Asymptotics）属于计量经济学领域，主要是一种数学上的统计分析方法，可以分析复杂情况下各影响因素的数学关系，在自然科学、社会和经济学等多个领域内应用广泛。

MATLAB代写

MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中，其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括：数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发，包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统，其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题，尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题，而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问，这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展，得到了许多用户的投入。在大学环境中，它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域，MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要，工具箱允许您学习和应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数（M 文件）的综合集合，可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。

R语言代写	问卷设计与分析代写
PYTHON代写	回归分析与线性模型代写
MATLAB代写	方差分析与试验设计代写
STATA代写	机器学习/统计学习代写
SPSS代写	计量经济学代写
EVIEWS代写	时间序列分析代写
EXCEL代写	深度学习代写
SQL代写	各种数据建模与可视化代写